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1.
问题生成任务是指根据给定的文本段落和答案来自动生成对应的问题。针对现有问题生成方法存在的误差累积现象以及问题生成任务固有的“一对多”情况,提出一种带有关键词感知功能的问题生成方法。在预训练语言模型的基础上,实现关键词分类模型与问题生成模型的网络结构设计。输入文本段落中蕴含关键词,为使所生成的问题中包含同样的关键词以保证问题与段落的语义一致性,利用关键词分类模型提取出文本段落中的关键词,将关键词与非关键词的区分特征融入问题生成模型的输入中,该特征作为问题生成过程的全局信息,用以消除问题生成模型仅依赖局部最优解的弊端,减少误差累积与“一对多”情况的发生。在SQuAD数据集上的实验结果表明,该方法能够提升问题生成的质量,其BLEU-4指标值可达24,优于带有复制机制、带有语义监督的问题生成模型,目前已经借助百度百科数据平台实现了大规模工业应用。  相似文献   
2.
针对文本生成图像任务中生成图像细节缺失及低分辨率阶段生成图像存在结构性错误的问题,基于动态注意力机制生成对抗网络(DMGAN),引入内容感知上采样模块和通道注意力卷积模块,提出一种新的文本生成图像方法ECAGAN。在低分辨率图像生成阶段的特征图上采样过程中采用基于内容感知的上采样方法,通过输入特征图计算得到重组卷积核,使用重组卷积核和特征图进行卷积操作,确保上采样后的特征图和文本条件的语义一致性,使生成的低分辨率图像更加准确,利用通道注意力卷积模块学习特征图各个特征通道的重要程度,突出重要的特征通道,抑制无效信息,使生成图像的细节更丰富。此外在训练过程中结合条件增强和感知损失函数辅助训练,增强训练过程的鲁棒性,提高生成图像质量。在CUB-200-2011数据集上的实验结果表明,ECAGAN模型初始分数达到了4.83,R值达到了75.62,与DMGAN方法相比,分别提高了1.6%和4.6%,并且可改善生成图像结构错乱的问题,同时能够生成清晰的图像细节,语义一致性更高,更加接近真实图像。  相似文献   
3.
在图像分类和工业视觉检测过程中,缺陷样本量少导致神经网络分类器训练效率低及检测精度差,直接采用原始的离散标签又无法使网络分类器学习到不同类别间的相似度信息。针对上述问题,在区域丢弃算法的基础上,提出一种基于生成对抗网络的知识蒸馏数据增强算法。使用补丁对丢弃区域进行填补,减少区域丢弃产生的非信息噪声。在补丁生成网络中,保留生成对抗网络的编码器-解码器结构,利用编码器卷积层提取特征,通过解码器对特征图上采样生成补丁。在样本标签生成过程中,采用知识蒸馏算法中的教师-学生训练模式,按照交叉检验方式训练教师模型,根据教师模型生成的软标签对学生模型的训练进行指导,提高学生模型对特征的学习能力。实验结果表明,与区域丢弃算法相比,该算法在CIFAR-100、CIFAR-10数据集图像分类任务上的Top-1 Err、Top-5 Err分别降低3.1、0.8、0.5、0.6个百分点,在汽车转向器轴承数据集语义分割任务上的平均交并比和识别准确率分别提高2.8、2.3个百分点。  相似文献   
4.
The automatic generation of test data is a key step in realizing automated testing. Most automated testing tools for unit testing only provide test case execution drivers and cannot generate test data that meets coverage requirements. This paper presents an improved Whale Genetic Algorithm for generating test data required for unit testing MC/DC coverage. The proposed algorithm introduces an elite retention strategy to avoid the genetic algorithm from falling into iterative degradation. At the same time, the mutation threshold of the whale algorithm is introduced to balance the global exploration and local search capabilities of the genetic algorithm. The threshold is dynamically adjusted according to the diversity and evolution stage of current population, which positively guides the evolution of the population. Finally, an improved crossover strategy is proposed to accelerate the convergence of the algorithm. The improved whale genetic algorithm is compared with genetic algorithm, whale algorithm and particle swarm algorithm on two benchmark programs. The results show that the proposed algorithm is faster for test data generation than comparison methods and can provide better coverage with fewer evaluations, and has great advantages in generating test data.  相似文献   
5.
张杨  东春浩  刘辉  葛楚妍 《软件学报》2022,33(5):1551-1568
目前已有的代码坏味检测方法仅依赖于代码结构信息和启发式规则,对嵌入在不同层次代码中的语义信息关注不够,而且现有的代码坏味检测方法准确率还有进一步提升的空间.针对该问题,提出一种基于预训练模型和多层次信息的代码坏味检测方法 DeepSmell,首先采用静态分析工具提取程序中的代码坏味实例和多层次代码度量信息,并对代码坏味实例进行标记;然后通过抽象语法树解析并获取源代码中与代码坏味相关的层次信息,将其中的文本信息与度量信息相结合生成数据样本;最后使用BERT预训练模型将文本信息转化为词向量,应用GRU-LSTM模型获取层次信息之间潜在的语义关系,并结合CNN模型与注意力机制检测代码坏味.在实验中,选取JUnit、Xalan和SPECjbb2005等24个大型实际应用程序构建训练集和测试集,并对特征依恋、长方法、数据类和上帝类等4种代码坏味进行检测.实验结果表明, DeepSmell与目前已有的检测方法相比在平均查全率和F1值上分别提高了9.3%和10.44%,同时保持了较高的查准率, DeepSmell可以有效地实现代码坏味检测.  相似文献   
6.
随着机器学习在安全关键领域的应用愈加广泛,对于机器学习可解释性的要求也愈加提高.可解释性旨在帮助人们理解模型内部的运作原理以及决策依据,增加模型的可信度.然而,对于随机森林等机器学习模型的可解释性相关研究尚处于起步阶段.鉴于形式化方法严谨规范的特性以及近年来在机器学习领域的广泛应用,提出一种基于形式化和逻辑推理方法的机器学习可解释性方法,用于解释随机森林的预测结果.即将随机森林模型的决策过程编码为一阶逻辑公式,并以最小不满足核为核心,提供了关于特征重要性的局部解释以及反事实样本生成方法.多个公开数据集的实验结果显示,所提出的特征重要性度量方法具有较高的质量,所提出的反事实样本生成算法优于现有的先进算法;此外,从用户友好的角度出发,可根据基于反事实样本分析结果生成用户报告,在实际应用中,能够为用户改善自身情况提供建议.  相似文献   
7.
Particles around us are generally in the form of irregular characteristics in shape and size. Establishing rational mesoscale models that are suitable for different types of particles is of great significance to comprehensively evaluate the mechanical properties of particulate systems assembled from irregular particles. The preponderances of previous works are mainly focused on particle simulations using regular-shaped geometries or simple polyhedrons, and little is known about quantitative characterization for the particles with complex shape characteristics. In this paper, a series of novel and efficient algorithms are presented to generate three-dimensional particulate systems assembled from particles with irregular characteristics in shape and size. According to the developed particle generation algorithm and vector-growth algorithm, the convex- and concave particles with different shape- and size configurations are obtained. Parametric analysis of corresponding algorithm parameters on the shape- and size configurations of particles are quantitatively investigated in terms of different indexes, such as sphericity, angularity and size, which provides an important guidance for the shape- and size control of irregular particles. Based on the generated irregular particles, a series of algorithms are proposed to generate the particulate systems with random spatial characteristics as well. Employing the developed compaction algorithm, mesoscopic particulate systems with different particle gradations and compactness are generated precisely. To sum up, the present particle model provides insights into capturing and studying the meso-structure characteristics and macroscopic mechanical properties of particulate systems.  相似文献   
8.
丁力扬 《建筑师》2022,(6):113-118
本文回顾了2022 年1月底至6 月初在宾夕法尼亚大学费舍尔美术图书馆和建筑档案馆举办的“中国建造: 现代建筑百年对话”展览。旨在呈现展览的原貌,本文概述了展览的背景和缘起,介绍了展览的具体内容和策 展思路,并回顾了展览进行过程中和结束后来自各界的反响和评价。本文将“中国建造”展置于近二十年来一 系列有关宾夕法尼亚大学与中国现代建筑关系的学术活动的框架内,强调其目标是在立足于“第一代“中国建 筑师与宾夕法尼亚大学布扎体系首次交集的一个世纪之后,审视现代建筑发展进程中的跨文化对话,揭示中国 建筑实践中的跨世纪连贯性,并对全球性建筑技术的探索和设计创作中本土身份之间的关系进行进一步地诠 释。文章指出本次展览是对中西现代建筑“百年对话”主题的一次有意义的深入扩展性研究,并提出了中西建 筑文化交流这一宏观话题进一步研究的可能方向。  相似文献   
9.
ABSTRACT

Energetic materials are often disposed by open-burning or open-detonation as it is a cost-effective and efficient means of destroying explosive material, and often minimizes the need to transport hazardous explosives to treatment facilities. This practice is often scrutinized for the negative environmental impact of the odorous and unsightly toxic gaseous emissions as well as the resulting deposition residues, which often contain unburned energetic materials. With the increasing use of Insensitive High Explosive compositions in munitions, it is essential that the potential environmental impact of their disposal is assessed before their extensive use to prevent the kind of contamination incidents experienced with legacy explosives. Therefore, the aim of this work was to develop a controlled laboratory experiment to identify the gaseous emissions and the energetic material residues that are generated through the combustion of the IHE components 3-nitro-1,2,4-triazol-5-one (NTO), 2,4-dinitroanisole (DNAN), and 1,3,5-trinitroperhydro-1,3,5-triazine (RDX). A sealed vial containing small (mg) quantities of energetic material was heated until the energetic material combusted. Gas chromatography/mass spectrometry (GCMS) was used to calculate the oxygen consumption and to identify the gases that were generated. The solid residues were analyzed by high-performance liquid chromatography (HPLC) to quantify unburned energetic material. Results showed that DNAN was the most resistant to burning, thus leaving significant quantities of unreacted starting material in the vial. An interesting observation for the IHE formulation was that DNAN also inhibited the combustion of NTO and RDX. The gases emitted during the open burning of IHE components and mixtures included CO, CO2, and N2O as expected, but the proportions differed when the components and mixture were compared, reflecting the influence of DNAN on the burning behavior. From our data, we concluded that open-burning DNAN-based formulations is an environmentally unfavorable waste-management practice for the disposal of IHEs mainly due to generation of solid residues as well as unburnt DNAN.  相似文献   
10.
李怡  刘丽君 《包装工程》2021,42(14):179-184
目的 针对当前设计师囿于已有经验和当前的产品创新设计方法,导致设计师不能完全把握产品设计的流行趋势,易出现设计雷同和侵权等问题,提出了一种利用基于深度学习的图像处理等技术,研究基于产品图像数据库的智能造型设计方法,为设计师开发新产品提供灵感,优化产品设计流程.方法 首先利用爬虫技术从购物网站上抓取产品图像,利用图像处理算法去除重复、背景杂乱的图像.然后分析图像包含的客观特征,利用多标签学习技术对图像进行分类标注,形成一个可以实时更新、带有标签的多层次灵活分类的产品图像数据库,该数据库可以方便设计师利用标签检索.利用生成对抗网络技术进行风格迁移学习,生成与原图像类似但是有不同的新图像.最后经过有经验的设计师参与设计,得到新的方案草图.结论 基于数据驱动的造型智能设计方法,可以在一定程度上提高设计效率,缩短设计周期,为造型设计提供一种新的思维方式.  相似文献   
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